mmm-iterative-improvement

Name: mmm-iterative-improvement
Author: Yakoub-ai

Desenvolvimento

Autor: Yakoub-ai

MMM iterative improvement mechanics: tournament-based model selection and posterior-informed prior tightening. Use when designing or running the improvement loop, understanding tournament scoring, debugging why improvement stalled, or explaining the refinement strategy to stakeholders.

3estrelas

Atualizado há 5 meses

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/plugin marketplace add Yakoub-ai/agent-mmm

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Iterative MMM Improvement

Architecture

The improvement loop has two phases:

Phase 1: Tournament

Run N variants of the model simultaneously (different hyperparameter configurations), score each, select the winner.

Phase 2: Posterior-Informed Refinement

Use the winner's posterior distribution to tighten priors, then re-run the tournament from the better starting point. Repeat until score plateaus.

Variant Generation

Each tournament round generates variants by grid-searching:

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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